Polybrominated diphenyl ethers (PBDEs) and polychlorinated biphenyls (PCBs) were measured in soil samples of Ansung in Kyonggi-province to investigate concentration distribution of PBDEs and PCBs. The 10 soil samples were collected using a stainless steel hand-held corer that was cleaned before and after each sample using hexane. Total concentration of PBDE and PCBs were 2,205.3 and 348.1 pg/g dry weight (DW) in soil sample, respectively. BDE-209 showed as the most abundant congener in soil samples which was related to imported amount and usage amount of deca-BDE technical mixture in Korea. Also, BDE-99, BDE-47, BDE-100 deposition in soil sample was higher than other congeners and was related to the imported and usage amount reported for penta-BDE technical mixture in Korea. Correlation coefficient between PBDE contribution and technical mixture formulation (Bromokal 70-5DE) were significant (r=0.91, p<0.01) which suggests the influence of sources in this technical mixtures.
A grid-based KIneMatic wave soil-water EROsion and deposition Model(KIMEROM) that predicts temporal variation and spatial distribution of sediment transport in a watershed was developed. This model uses ASCII-formatted map data supported from the regular gridded map of GRASS (U.S. Army CERL, 1993)-GIS(Geographic Information Systems), and generates the distributed results by ASCII-formatted map data. For hydrologic process, the kinematic wave equation and Darcy equation were used to simulated surface and subsurface flow, respectively (Kim, 1998; Kim et al., 1998). For soil erosion process, the physically-based soil erosion concept by Rose and Hairsine (1988) was used to simulate soil-water erosion and deposition. The model adopts single overland flowpath algorithm and simulates surface and subsurface water depth, and sediment concentration at each grid element for a given time increment. The model was tested to a 162.3 $\textrm{km}^2$ watershed located in the tideland reclaimed ares of South Korea. After the hydrologic calibration for two storm events in 1999, the results of sediment transport were presented for the same storm events. The results of temporal variation and spatial distribution of overland flow and sediment areas are shown using GRASS.
Fourteen dictyostelids(12 species of genus Dictyostelium. 2 species of genus Polysphonylium) oc-curred in Mt. Chiri Korea. Soils samples were collected from the nine sites. In the broadleaved-deciduous forests and conifers, common species of cellular slime molds are Dictyostelium mucoroides, and D. brefeldianum. Only two species are above 30 in importance value and above 50% in presence. Dominant species in the broadleaved-deciduous forests is D. mecoroides wheras in the conifer forests is D. brefeldianum which was not common until now in Korea, found in the low elevation either. In addition, Five cellular slime molds occured in the Miscanthus sinensis community: 4 species of genus Dictyostelium and 1 species of genus Polysphonylium. Dominant species is D. purpureum. Importance value is very high, 85. This Result is exceptively unusual. It dind't occur in the other sites. Correlation between the altitudes and the occurrence and distribution of dictyostelids was not accurate. Merely dominant species were different according to forest types and organic matter contents in soil. Cellular slime molds have different favorite forest types. And the growth and germination are dependent on the soil enviroryrnental conditions and soil quility. Key words:Dictyostelids, Mt. Chiri D. mecoroides, D. brefeldianum. D. purpureum. Soil quility, Favorite forest type, Soil environmental condition.
Wu, Guan-Zhong;Zhang, Dan;Shan, Tai-Song;Shi, Bin;Fang, Yuan-Jiang;Ren, Kang
Smart Structures and Systems
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제30권1호
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pp.63-74
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2022
The deformation coordination between a rock/soil mass and an optical sensing cable is an important issue for accurate deformation monitoring. A stress-controlled triaxial apparatus was retrofitted by introducing an optical fiber into the soil specimen. High spatial resolution optical frequency domain reflectometry (OFDR) was used for monitoring the strain distribution along the axial direction of the specimen. The results were compared with those measured by a displacement meter. The strain measured by the optical sensing cable has a good linear relationship with the strain calculated by the displacement meter for different confining pressures, which indicates that distributed optical fiber sensing technology is feasible for soil deformation monitoring. The performance of deformation coordination between the sensing cable and the soil during unloading is higher than that during loading based on the strain transfer coefficients. Three hypothetical strain distributions of the triaxial specimen are proposed, based on which theoretical models of the strain transfer coefficients are established. It appears that the parabolic distribution of specimen strain should be more reasonable by comparison. Nevertheless, the strain transfer coefficients obtained by the theoretical models are higher than the measured coefficients. On this basis, a strain transfer model considering slippage at the interface of the sensing cable and the soil is discussed.
산림, 밭, 초지, 논 토양의 두 깊이(0~2cm, $50{\pm}1cm$)에서 계절별로 채취한 토양 시료로부터 서로 다른 방선균주를 분리, 동정하여 계절별 토양 방선균의 속 다양성을 조사하였다. 토양 표층에 분포하는 Streptomyces속 방선균주의 계절별 변동율은 논(18%)과 산림(18%) 토양에 비해 초지(41%)와 밭(39%) 토양에서 더 높게 나타났으며 $50{\pm}1cm$깊이에서는 논(36%), 밭(28%), 초지(26%), 산림(16%) 토양 순으로 높게 나타났다. 한편 희소 방선균의 계절별 분포 변동율을 토양 표층의 경우 논 토양(26%)을 제외하고는 모두 45%이상이었으나 $50{\pm}1cm$깊이에서는 산림(79%), 논(36%), 밭(24%), 초지(10%) 토양 순으로 높게 나타났다. 따라서, 토양 중에 분포하는 방선균의 속 다양성은 계절 변화에 의지하며 또한 이는 방선균군의 종류, 토양의 유형, 그리고 토양 깊이에 의해서 영향을 받을 것으로 고려된다.
이 논문은 현존하는 임진정계 경계표지 토퇴들의 분포와 특징에 대해 보고하고 있다. 그를 통해 목극등 지도에 표시된 '수출(水出)'의 위치를 확인하고자 하였다. 흑석구 동남안을 따라 설치된 토퇴들 중 마지막 토퇴의 위치는 대략 북위 $42^{\circ}04^{\prime}20.09^{{\prime}{\prime}}$, 동경 $128^{\circ}16^{\prime}08.42^{{\prime}{\prime}}$이다. '도화선 도로변 토퇴군'의 서쪽 시점은 대략 북위 $42^{\circ}02^{\prime}20.14^{{\prime}{\prime}}$, 동경 $128^{\circ}18^{\prime}53.40^{{\prime}{\prime}}$이며, 동쪽 종점의 좌표는 대략 북위 $42^{\circ}01^{\prime}32.97^{{\prime}{\prime}}$, 동경 $128^{\circ}21^{\prime}24.59^{{\prime}{\prime}}$이다. 서쪽 시점에서 약 2.1㎞ 지점까지는 대체적으로 "서-동"의 방향이며, 그 이동은 대체적으로 "서북-동남" 방향이다. 도화선 도로변 토퇴의 총 분포 길이는 실제거리 약 4.2㎞ 정도이다. 목극등 지도에 표시된 '수출'의 좌표는 대략 북위 $42^{\circ}01^{\prime}30.36^{{\prime}{\prime}}$, 동경 $128^{\circ}21^{\prime}3.62^{{\prime}{\prime}}$이다. 동쪽 마지막 토퇴의 동남 방향 지도상 평면 직선거리 약 222m 지점이다. 이러한 결과를 근거로 임진정계에 대한 재해석을 시도하였다.
본 연구는 광미오염토양을 대상으로 입자크기에 따른 토양세척기술의 중금속 추출특성 평가와 토양세척 전과 후의 화학적 분포형태를 파악하고자 실시되었다. 오염토양의 입자크기 별 총 농도는 모든 중금속에서 입자가 작을수록 증가하는 경향을 보였지만, Fe과 Mn은 입자크기와는 무관하였다. 0.05 M EDTA를 이용한 토양세척(Soil washing)에 의한 중금속 추출은 모든 중금속에서 추출 6 h 내에 준평형상태에 도달하였다. 추출효율은 입자크기가 작을수록 Pb, Cu, Zn의 일부에서 추출효율이 감소하였지만, Cd에서는 추출효율의 차이가 크지 않았다. Cd의 추출효율이 86~91%로 가장 높은 반면에 Fe이 5~14%로 가장 적었다. 화학적 분포형태는 토양세척 이전 모든 중금속에서 거의 대부분이 환원성, 산화성, 잔류성으로 존재하였으며 특히, Pb과 Cu는 입자가 작을수록 잔류성 형태도 증가하였다. 그러나, 0.05 M EDTA에 의한 토양세척 이후에는 Cu를 제외하고 Pb, Zn, Cd에서 상당부분이 환원성(Fe/Mn산화물)과 잔류성으로 존재하였고, Cu는 주로 산화성과 잔류성으로 존재하였다. 특히, Pb과 Cu는 입자가 작을수록 잔류성 형태도 증가하였다. 또한, Pb, Zn, Cd에서 환원성형태의 화합물이 0.05 M EDTA에 의해 거의 90% 이상이 제거되었다. 본 연구결과 광미오염토양의 중금속 분포형태 및 추출효율은 많은 인자들 외에 광물학적 요인과 함께 토양입자크기에 좌우되는 주요인자임이 확인되었다.
본 연구에서는 우리나라 전역에 대한 토양수분 분포도 작성을 위하여 지상관측 토양수분, 강수량, 지면온도, NDVI, 토지피복, 유효토심 등과 같은 보조자료와 CART기법을 이용한 새로운 추정기법을 제시하였다. 먼저 신뢰성 높은 토양 수분 관측자료를 가진 용담댐 유역(4개 지점)에 대하여 토양수분을 추정하여 적용 가능성을 분석하였다. 3개 지점(부귀, 상전, 천천2)의 토양수분 관측치는 토양수분 추정 모형 수립에 사용하였으며, 검증에 1개 지점(계북2)이 사용되었다. 관측지점들의 토양수분의 관측치와 추정치 사이의 상관계수가 약 0.737로 나타났으며, 전체적인 토양수분의 거동을 잘 나타내고 있어 토양수분 추정 모형의 적용가능성을 확인하였다. 이를 이용하여 용담댐 유역의 토양수분 분포와 우리나라 전역에 대한 토양수분 분포도를 추정하였다. 다양한 지상조건에 대하여 신뢰할 수 있는 지상관측 토양수분 관측치가 존재하지 않는 한계가 있음에도 불구하고 제시된 토양수분추정방법은 제한된 가용자료를 사용한 우리나라 전역의 토양수분 추정에 있어 합리적인 접근법이라 판단된다.
To assess soil distribution patterns of heavy metals in agricultural environments, we have measured the concentrations of six metals from surficial soils of three different groups divided on the basis of the surrounding environment: (1) soil group I-cultivated soils within the purely agricultural regions, (2) soil group II-both cultivated and uncultivated soils near various livelihood facilities, and (3) soil group III-mainly cultivated soils near major polluting sources. The mean concentrations for the three soil groups were found in the range as follows: 0.12~0.15 (Cd), 4.94~6.08 (Pb), 0.05~0.11 (Hg), 2.82~3.50 (Cu), 4.69~7.82 (Zn), and 0.36~0.78 (As) ppm. Examination of data distribution trends indicates that the concentrations determined from the relatively unpolluted soil environs (groups I and II) were comparable not only between each other but also with those reported previously in background soil environs of Korea. The concentration data for the soil group III were however found to be much higher than the rest two groups. Unlike the direct comparison of the magnitudes of concentrations, results of a regression analysis exhibited much different patterns: it was seen that the correlation patterns for soil group I were rather analogous to those of soil group III. The similarities in correlation patterns between groups I and III along with the lack of correlations in soil group II suggest that soil characteristics such as whether being cultivated or not are important factors affecting soil distributions of heavy metals.
Comprehensive statistical analysis for the 127 groundwater monitoring stations in Jeju Island during 2005~2015 was carried out for the re-establishment of management groundwater level. Three probability distribution functions such as normal distibution, GEV (General Extreme Value) distribution, and Gumbel distribution were applied and the maximum likelihood method was used for parameter estimation of each distribution. AIC (Akaike information criterion) was calculated based on the estimated parameters to determine the proper probability distribution for all 127 stations. The results showed that normal distribution and Gumble distribution were found in 11 stations. Whereas GEV distribution were found in 105 stations, which covered most of groundwater monitoring stations. Therefore, confidence levels should be established in accord with the proper probability distribution when groundwater level management is determined.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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